Skip-thoughtを用いたテキストの数値ベクトル化 - Platinum Data Blog by BrainPad
こんにちは、アナリティクスサービス本部の三浦です。 本日はSkip-thoughtというアルゴリズムを用いた、テキストの数値ベクトル化についてご紹介したいと思います。 ■Skip-thoughtとは Skip-thoughtとはRyan Kirosらによって2015年に考案された、文書中の文の表現を数値ベクトル化する、深層学習のアルゴリズムです。アルゴリズムの特徴として教師なし学習であることが挙げられ、学習する際にラベル付けやアノテーションされたテキストは必要ありません。順序付けられた文で構成された文書*1さえ存在すれば、それを元に学習を行いモデルを構築することが可能です。 数年前に単語をベクトル化できるWord2vec*2が話題になりましたが、Skip-thoughtは単語ではなく文やフレーズをベクトル化すると思っていただくと、わかりやすいかと思います。 なお本ブログは、ある程度RNNや
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himkt on Twitter: "Named Entity Recognition With Parallel Recurrent Neural Networks (in ACL2018) https://t.co/VleLGVVTCr They don't use CRF. 👀"
